【已回答】DEEP，CLEANSING，OIL是什么意思？？

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Deepfake深度伪造：机遇还是挑战？

2017年，Deepfake横空出世。作为一种编织虚假信息的强大工具，Deepfake的身影开始遍布互联网的多个角落，扰乱政治选举、抹黑公众人物、引发非自愿seqing片泛滥，一步步侵蚀公众信任，引发社会信任危机。

随着实现成本的逐渐降低，Deepfake开始走向技术普及，在社会生活各方面的渗透也越来越深。从大众的角度来看，目前公众对于Deepfake的态度正走向两个极端，一是陷入Deepfake娱乐化的漩涡，二是站在Deepfake的对立面。

但正如“技术本身没有善恶”这一科技价值观，Deepfake的诞生也是一项新颖的科技创新。除了伦理道德层面的负面影响，Deepfake也将产生全新的产业价值，比如在影视工业、数字媒体、广告公关行业中的应用。

“只要拥有一台电脑，任何人都可以制造Deepfake”，目前Deepfake的衍生内容越发繁多而且真实，“硬币”的两面到底暗藏着风险还是曙光，值得我们深入探究。

一、 Deepfake的商业化机遇

据2019年美国政府问责办公室（U.S. Government Accountability Office）发布的Deepfake简要报告指出，Deepfake合成技术在影视娱乐、数字媒体、广告植入等领域有着良性应用，暗藏商业机会。

（1）影视娱乐：影视特效

试想下，电影的常驻演员发生意外无法再次参演；某演员深陷舆论或花边新闻，其参演的已经拍摄完成的剧集或节目将面临口碑危机；电影拍摄完成后某特定镜头出现状况但无法重新拍摄，影视剧组该怎样解决？

传统好莱坞的视觉特效工作室可能会采用真人镜头和计算机生成图像（CGI）的合成以创造虚拟的真实场景，以完成人脸替换，但这背后可能需要花费数千个小时建模与渲染的工作时间，以及数百万美元的费用投入，而基于Deepfake的影像合成则提供了一条更快捷、更低成本的“换脸”方案。

通过提供换脸后演员的大量图片和视频，Deepfake采用的神经网络能够自动学习到演员的面部数据，自动分析目标人脸的运动、光照条件，然后就可以直接完成替换，毫无违和感。整个过程只需要一段代码，没有耗时的渲染过程，极大地缩短制作周期与实现成本。

这项技术最早已经在业余电影制作者以及影视粉丝圈内传播开来，让“钢铁侠”罗伯特·唐尼（Robert Downey Jr.）和“蜘蛛侠”汤姆·霍兰（Tom Holland）担任经典电影《回到未来》的主角；DC粉丝把罗伯特·帕丁森（Robert Pattinson）换脸克里斯蒂安•贝尔制作Deepfake版《蝙蝠侠》，提前目睹新一任的“蝙蝠侠”的风采，类似的案例还有很多。

中金公司曾指出，影像合成将是继人脸识别以后，计算机视觉技术的一个重要的技术突破，其在影视特效等领域有广阔的商业化机会。Deepfake极低的实现成本则让影像特效不再成为“大预算制作”的专属。

（2）广告营销：千人千面的广告植入

广告公司基于影像合成实现“画面精准替换”，实现千人千面的智能精准广告投放，大幅提高视频广告的打开率。据调研，Deepfake技术的出现将有可能颠覆广告行业的现有工作模式和竞争格局，包括一键虚拟试衣、个性化语言生成等形式。

实际上，虚拟试衣这项技术早已出现，主流的方法是借助显示屏、投影仪、摄像头和镜子等设备将用户的真实形象与虚拟形象结合，但真实效果下建造的虚拟形象往往不够贴近用户，为此有厂商开始尝试将Deepfake合成技术应用于“虚拟试衣”场景，旨在创建更真实的用户虚拟形象。

比如，日本京都数据网格有限公司开发了一套“自动生成全身模型AI”，基于Deepfake技术生成现高分辨率模特，以顾客自身形象生成虚拟模特，再通过在线“一键换衣”呈现出真人的试穿效果，并且不仅局限于线下，Deepfake也为未来电商开展“线上试衣”，进行网络销售提供了新思路。

当然，“一键虚拟试衣”是仅针对零售场景的特定尝试，Deepfake在广告营销领域更广泛、更成熟的应用是基于“语音替换实现个性化、本地化广告”。

比如今年的印度大选中，印度人民党与政治传播公司The Ideaz Factory合作，使用Deepfake技术将该政党候选人竞选的视频翻译成印度各地方言版本视频。

除了The Ideaz Factory，已经有越来越多广告公司意识到Deepfake在广告植入中的商业价值，比如来自以色列的初创公司Canny AI，推出基于Deepfake技术开发出VDRTM（视频对话转换）程序，用于制作本地化广告和电视节目中的视觉特效制作。以及来自英国的Synthesia，提供个性化广告、AI翻译等解决方案。

值得注意的是，不同于一般的语音翻译，Deepfake语音替换不仅仅停留在语音合成阶段，而且能够同步操作面部表情，达到完全真实的翻译效果，这也是Deepfake在广告行业中应用最为成熟的原因。

当然，影视特效、个性化广告是目前Deepfake最合适的两大应用方向，此外也可以延伸出电子商务、通讯等领域。

二、 Deepfake检测面临挑战

技术无善恶之分，但技术应用存在善恶。如果我们想要拥抱这种能让Paul Walker在《速度与激情7》中复生的美妙技术，就更应当积极地参与到防止Deepfake滥用的努力之中。

通过技术制衡技术，开发相应的检测技术是目前最行之有效的方法，但Deepfake检测的开展也并不容易，仍然面临不小的挑战。

（1）检测需大量数据：作为深度学习领域的一个分支，Deepfake检测通常也需依靠足够多数据量的训练数据集，以保证可靠性。

Google、商汤等科技公司相继发布大型数据集来辅助Deepfake检测工作，但是数据量仍然是不够的。另外，Deepfake技术在持续升级，相应的检测技术也需不断更新，这就需要使用到越来越复杂的数据，以确保这些检测工具能够继续有效地执行检测任务，这将对数据集的制作提出更多高要求。

（2）检测尚未实现自动化：目前围绕Deepfake检测任务，顶尖研究机构致力于开发领先的防御算法，以Google、Facebook等科技巨头企业则利用奖金竞赛、搭建数据集等方式鼓励更广泛的参与，但这背后都没有沉淀出一款自动化的检测工具或产品，检测可靠性也未达预期，开展大规模Deepfake检测因此受限，Deepfake蔓延的势头一时也难以遏制。

目前，学术界与产业界都对“自动化检测Deepfake”投以高度重视，并努力提供有关虚假内容创建方式以及评估其数字内容完整性的方法，相关机构也推出奖励政策以推动相关产品研发的进展。

比如美国国防高级研究计划局在2018年便发起了“媒体取证”（Media Forensics）项目，以资助能够研发自动化Deepfake检测工具的企业，目的在于帮助媒体更高效、更准确的检测出被修改过的图片和利用Deepfake技术生成的视频等。

（3）检测需持续迭代：Deepfake检测技术的存在也将倒逼出更复杂的Deepfake技术，这类似“猫捉老鼠”的游戏意味着检测技术或工具必须持续更新以跟上Deepfake升级的步伐。

（4）检测是远远不够的：即便出现了完美的检测技术或工具也无法完全阻止虚假信息的传播，因为很多公众缺乏对Deepfake虚假视频的认识，更不用说对背后安全隐患的认知，他们可能也不愿意花时间去检验他们看到的视频是否是真实的。

（5）社交媒体标准不一致：虚假信息最大的传播汇聚地就是各大社交媒体平台，它们需肩负起重大的责任，但主流的社交媒体公司对Deepfake虚假内容却有着不同的标准，这也导致了他们面对Deepfake虚假信息时采取了不同的应对举措。

比如，Facebook平台对Deepfake的禁令不涉及到模仿或讽刺的内容，或者是仅进行了内容省略或仅更改了单词顺序的视频，只有使用人工智能技术制作的假视频才会被删除。但Twitter平台上无论是Deepfake技术合成的视频还是经过剪辑的视频，都会被打上假视频的标签，具体的标签内容分为“合成媒体”和“操纵性媒体”。

（6）法律制定与执法存在挑战：针对Deepfake的拟议法律或法规可能会侵犯公众个人言论自由。当然，另外更重要的是，执法部门在打击Deepfake深度伪造的过程中也面临挑战：怎样证明内容的虚假性，具体的责任方等等难题。

Deepfake作为近几年人工智能纵深发展下刚诞生的产物，相关的技术应对与治理举措也才刚刚浮现，未来如果要寻求怎样解决Deepfake的回应，可能还将面临更多的拷问：Deepfake在政治干预、滥用个人形象、seqing暴力等特定领域应用的惩戒法规？怎样采取措施来向公众普及Deepfake的危害？针对Deepfake虚假信息，媒体是否应该追踪其来源以确定其真实性？媒体机构和社交媒体公司在发现和调节被篡改或伪造的内容方面应扮演什么角色？

人工智能技术还在不断发展，Deepfake的未来也仍是未知，这一新兴技术到底是机遇还是挑战？我们又当怎样应对它？值得我们探索。

参考资料：《SCIENCE & TECH SPOTLIGHT:DEEPFAKES》

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OIL是什么意思

oil 小写是英文中的油，石油的意思
而大写 OIL是以RDF模式为起点扩展的本体建模语言，也称为本体推理层（ontology inferrence layer）,它提供一种层次的标准本体语言方法，能够对许多只是表达语言结构进行建模，与RDF模式兼容，并包含精确语义用于描述术语的含义；由荷兰阿姆斯特丹大学（Amsterdam ）和英国曼彻斯特大学（Manchester）的研究者提出。　　OIL提供了基于框架和描述逻辑的本体模型建模机制，能够用非常简洁的形式表示丰富的、良好定义的语义；并且还提供了自动推理的支持机制，比如类的一致性和逻辑检验。其中OIL描述的本体模型由几个部件构成，其中某些部件自成结构，一般包括：引用（import）、基规则（rule base）、类（class）定义、槽（slot）的定义、槽的约束（constraints）和类型（type）定义等。